JP6692933B2 - 活動状態解析装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、活動状態解析装置および方法に関し、特に被測定者に装着されたセンサにより計測される生体情報をもとにその被測定者の活動状態を解析する活動状態解析装置および方法に関する。

近年、ユーザ（被測定者）が装着しているセンサから、被測定者の生体情報を検出する技術が提案されている。このような生体情報測定技術の１つとして、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を検出する３軸の加速度センサにより測定した加速度データより被測定者の姿勢を算出し、この姿勢から身体活動を把握し、生活習慣調査に役立てる技術が、例えば非特許文献１で提案されている（例えば非特許文献１のｐ．６７を参照）。

非特許文献１では、３軸加速度の平均値から被測定者の姿勢が立位か臥位かを推定している。更に、非特許文献１では、臥位時には４つの方向（LyingLeft、LyingRight、LyingFaceUp、LyingFaceDown）を、立位時には被測定者の状態の傾斜角度を各軸の平均値より算出している。

特開２０１６−１８２１６０号公報

「ｈｉｔｏｅトランスミッターＳＤＫ ＡＰＩマニュアル」、NTT DOCOMO, INC. 、２０１６年１１月１４日。 幸田 剣、「積極的な離床および運動負荷の意義と重要性その生理学的機序」、平成２５年度地域リハビリテーションに関わる人材育成研究会、２０１３年、http://wakayama-med-reha.com/wp-content/uploads/2013/12/31bc2df5f92f959aaabc9d676a556abe.pdf。 https://ja.wikipedia.org/wiki/運動強度。

しかしながら、上述した加速度センサによる姿勢判定の技術では、データが取得された時点において例外的な体位が取られた場合に、誤った判定をしてしまうという問題があった。

例えば、立位にあった被測定者が、靴ひもを結び直す際に数秒間だけ前かがみの姿勢をとった場合、上述した技術では、うつ伏せ（LyingFaceDown）と誤判定される。このような誤判定は、秒単位の動作の遷移を計測対象としたモーションキャプチャのような用途であればともかく、生活習慣調査のように、状態の継続時間に着目して身体の活動状態を計測する場合においては著しく問題となる。

例えば、リハビリテーション分野においては、臥床が続くと低血圧になりやすいなどの悪影響が指摘されており、座位・立位の重要性が指摘されている（非特許文献２）。このような観点では、患者の活動状態の継続期間が着目される。この継続時間は、一般的に数時間から数日、数週間といった時間規模である。生活習慣調査においては、上述の靴ひもを結び直した際になされるうつ伏せの判定は、利便性を与えるどころか誤解を招く一因になるので、継続性を把握するうえでの擾乱として、一時的な例外として除外されるべきである。このように、従来の技術は、習慣としての活動状態を計測する場合には、適用できないという問題があった。

本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、生活習慣に着目した被測定者の活動状態をより正確に計測できるようにすることを目的とする。

本発明に係る活動状態解析装置は、被測定者に装着されて加速度を測定する測定部と、測定部が測定した加速度より被測定者の上体の傾斜の角度を求める傾斜算出部と、傾斜算出部が求めた傾斜の角度より被測定者の姿勢を決定する姿勢決定部と、測定部が測定した加速度より被測定者の体動の大きさを求める体動算出部と、姿勢決定部が決定した姿勢および体動算出部が算出した体動の大きさより、被測定者の活動状態が第１状態か、第１状態とは異なる第２状態かを判定する活動状態判定部と、活動状態判定部が求めた活動状態の時系列において活動状態が第１状態および第２状態のうちの一の状態から他の状態に遷移した後に他の状態が予め規定された規定時間継続したら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと判断し、他の状態が規定時間継続しなかったら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移しなかったと判断する活動状態判断部と、活動状態の時系列の中で、活動状態判断部により、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと判断された時刻について、遷移したと判断された時刻から規定時間戻した時刻を、活動状態が一の状態から他の状態に遷移した遷移時刻とする時刻補正部とを備える。

上記活動状態解析装置において、測定部は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定するようにしてよい。

上記活動状態解析装置において、測定部が測定した加速度より被測定者の歩調を求める歩調算出部と、歩調算出部が求めた被測定者の歩調より、時刻補正部で補正された遷移時刻で規定された第１状態の期間のうち被測定者が歩行していた歩行状態の期間を特定する歩行期間特定部とを備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析装置において、時系列に得られている第１状態、第２状態からなる活動状態のデータを、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングするデータ調整部を更に備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析装置において、データ調整部から出力される活動状態の時系列データを、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングするデータ追加調整部を更に備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析装置において、被測定者の生体情報を計測する生体情報計測部と、生体情報計測部が計測した生体情報の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、時刻補正部で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて求める統計値算出部とをさらに備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析装置において、被測定者の心拍数を計測する心拍数計測部と、心拍数計測部が計測した心拍数から被測定者の運動強度を算出する運動強度算出部と、運動強度算出部が求めた運動強度の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、時刻補正部で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて求める統計値算出部とをさらに備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析装置において、第１状態は、被測定者が起床している起床状態であり、第２状態は、被測定者が臥床している臥床状態である。

本発明に係る活動状態解析方法は、被測定者の動作における加速度を測定する第１工程と、第１工程で測定した加速度より被測定者の上体の傾斜の角度を求める第２工程と、第２工程で求めた傾斜の角度より被測定者の姿勢を決定する第３工程と、第１工程で測定した加速度より被測定者の体動の大きさを求める第４工程と、第３工程で決定した姿勢および第４工程で算出した体動の大きさより被測定者の活動状態が第１状態か、第１状態とは異なる第２状態かを判定する第５工程と、第５工程で求めた活動状態の時系列において活動状態が第１状態および第２状態のうちの一の状態から他の状態に遷移した後に他の状態が予め規定された規定時間継続したら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと判断し、他の状態が規定時間継続しなかったら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移しなかったと判断する第６工程と、第６工程により、活動状態の時系列の中で、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと判断された時刻について、この判断がされた時刻から規定時間戻した時刻を、活動状態が一の状態から他の状態に遷移した遷移時刻とする第７工程とを備える。

上記活動状態解析方法において、第１工程では、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定するようにすればよい。

上記活動状態解析方法において、第１工程で測定した加速度より被測定者の歩調を求める第８工程と、第８工程で求めた被測定者の歩調より、第７工程で補正された遷移時刻で規定された第１状態の期間のうち被測定者が歩行していた歩行状態の期間を特定する第９工程とを備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析方法において、被測定者の生体情報を計測する第１０工程と、第１０工程で計測した生体情報の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、第７工程で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて求める第１１工程とをさらに備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析方法において、被測定者の心拍数を計測する第１０工程と、第１０工程で計測した拍数から被測定者の運動強度を算出する第１１工程と、第１１工程で求めた運動強度の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、第７工程で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて求める第１３工程とをさらに備えるようにしてもよい。

上記活動状態解析方法において、第１状態は、被測定者が起床している起床状態であり、第２状態は、被測定者が臥床している臥床状態である。

以上説明したように、本発明によれば、体動算出部が求めた体動の大きさに加え、遷移した後の状態が予め規定された規定時間継続されたことにより補正を行い、この補正による遅延を補正するようにしたので、生活習慣に着目した被測定者の活動状態をより正確に計測できるという優れた効果が得られる。

図１は、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。 図２Ａは、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図２Ｂは、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図２Ｃは、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図２Ｄは、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図３は、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置を用いない場合の活動状態の時系列変化を示す説明図である。 図４は、本発明の実施の形態１における活動状態解析装置を用いた場合の活動状態の時系列変化を示す説明図である。 図５は、実施の形態１における活動状態解析装置を用いたシステムを説明するための構成図である。 図６は、実施の形態１における活動状態解析装置を用いたシステムの構成を示す構成図である。 図７は、本発明の実施の形態２における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。 図８は、実施の形態２における活動状態解析装置により得られた活動状態の時系列的な変化を示す特性図である。 図９は、本発明の実施の形態３における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。 図１０は、実施の形態３における活動状態解析装置により得られた被測定者の心拍数に関する統計値の時系列的な変化を示す特性図である。 図１１は、本発明の実施の形態３における他の活動状態解析装置の構成を示す構成図である。 図１２は、本発明の実施の形態４における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。 図１３Ａは、本発明の実施の形態４における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図１３Ｂは、本発明の実施の形態４における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図１３Ｃは、本発明の実施の形態４における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図１４は、本発明の実施の形態５における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。 図１５Ａは、本発明の実施の形態５における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図１５Ｂは、本発明の実施の形態５における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図１５Ｃは、本発明の実施の形態５における活動状態解析装置による効果を説明するための説明図である。 図１６は、本発明の実施の形態６における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。

以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。

［実施の形態１］
はじめに、本発明の実施の形態１に係る活動状態解析装置の構成について図１を用いて説明する。この活動状態解析装置は、測定部１０１、傾斜算出部１０２、姿勢決定部１０３、体動算出部１０４、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７を備える。

測定部１０１は、よく知られた加速度センサから構成され、被測定者に装着されて加速度を測定する。測定部１０１は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を周期的に例えば、２５Ｈｚのサンプリングレートで測定することで、加速度の時系列を得る。

傾斜算出部１０２は、測定部１０１が測定した加速度より被測定者の上体の傾斜の角度を求める。例えば、傾斜算出部１０２は、測定部１０１に測定された加速度の重力加速度に対する測定部１０１の傾きとして、以下の式によりθ、φを算出する。

ここで、θ（−９０≦θ＜２７０）は鉛直方向に対する加速度センサのＺ軸の傾き、φ（−９０≦φ＜２７０）は鉛直方向に対する加速度センサのＸ軸の傾きであり、単位は度［ｄｅｇｒｅｅ］である。

Ａ_x、Ａ_y、Ａ_zは、それぞれ測定部１０１によって測定されたＸ，Ｙ，Ｚ軸方向の加速度であり、単位は重力加速度Ｇ（１．０Ｇ≒９．８ｍ／ｓ²）である。式（１）と式（２）では、測定部１０１によって測定されたＸ，Ｙ，Ｚ軸方向の加速度の合成ベクトルの大きさ（ノルム）に対する単軸の計測値の比を求め、更に余弦（コサイン）の逆関数を求めることで、測定部１０１の傾きを角度の次元をもつ値として算出している。

式（１）および式（２）のＡ_x、Ａ_y、Ａ_zは、測定部１０１の出力値をこのまま代入してもよいし、この出力値に対して平滑化のためのローパスフィルタ（例えばＦＩＲフィルタや移動平均フィルタ）を適用した値を用いてもよい。

姿勢決定部１０３は、傾斜算出部１０２が求めた測定部１０１の傾きより被測定者の姿勢を決定する。例えば、姿勢決定部１０３は、式（１）と式（２）で算出したθ、φの値を閾値と比較をすることで姿勢を決定する。測定部１０１の傾きは、測定部１０１を身に着けた被測定者の上体の傾きを反映するため、測定部１０１の傾きから被測定者の姿勢を算出できる。

姿勢決定部１０３は、例えば次のような場合分けに基づいて被測定者の姿勢を決定する。

（ｉ）立位（正立）：３０≦θ＜１４０のとき。
（ｉｉ）立位（倒立）：θ＜−４０または２２０＜θのとき。
（ｉｉｉ）臥位（左半身が上に位置する）：（φ≦−５０または２３０＜φ）かつ（−４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（φ≦−５０または２３０＜φ）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｉｖ）臥位（右半身が上に位置する）：（５０＜φ＜１３０）かつ（−４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（５０＜φ＜１３０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｖ）臥位（仰向け）：（１３０≦φ≦２３０）かつ（−４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（１３０≦φ≦２３０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。
（ｖｉ）臥位（うつ伏せ）：（−５０≦φ≦５０）かつ（−４０≦θ＜３０）のとき、もしくは、（−５０≦φ≦５０）かつ（１４０＜θ＜２２０）のとき。

上記の場合分けの条件では、姿勢を判定する閾値は、２次元座標における単位円の各象限を二等分する角度（−４５，４５，１３５，２２５）と一致していない。これは、人体の正立時には、何かを覗き込む際などで前にかがむ場合や、上を見上げて背中をそらす場合など、背中の可動域が大きいことが想定されるためである。上記の例では、体幹に設置された測定部１０１による計測値の実体に合わせて、正立とする算出領域を臥位の計測値に対して広く確保している。この手法は、非特許文献１の手法と同様である。

上述した算出における（ｉ）−（ｖｉ）の定義は、以下の表１に示すようなθ、φのテーブルとして姿勢決定部１０３に設定（記憶）しておけばよい。

体動算出部１０４は、測定部１０１が測定した加速度より被測定者の動作の大きさ（激しさ）を示す体動の大きさを求める。

活動状態判定部１０５は、姿勢決定部１０３が決定した姿勢および体動算出部１０４が算出した体動の大きさより、被測定者の活動状態が第１状態か、第１状態とは異なる第２状態かを判定する。第１状態は、例えば、被測定者が起床している状態（起床状態）である。また、第２状態は、例えば、被測定者が臥床している状態（臥床状態）である。以下では、活動状態判定部１０５が、第１状態として起床状態か、第２状態として臥床状態かを示す活動状態を時系列に求める場合を例に説明する。

例えば、活動状態判定部１０５は、以下に示す条件に基づいて、活動状態を判定する。以下では、中長期的な被測定者の活動傾向の把握として、１日の総時間（２４時間）を、被測定者が起床している期間である起床期間と、臥床している期間である臥床期間とに識別する場合について説明する。

まず、場合分け（ｉ）〜（ｉｉ）によって姿勢が立位と判定された場合は、起床に分類する。一方、場合分け（ｉｉｉ）〜（ｖｉ）によって臥位と算出された場合は、例えば、立位における前かがみ時であってもうつ伏せとの誤判定がなされる可能性があるため、判定の精度を高める必要がある。精度向上のため、体動算出部１０４が求めた体動の大きさ（激しさ）を考慮のうえで、臥位と起床との分類を行う。

体動算出部１０４においては、体動の大きさの指標として、特許文献１に記載の手法を参考とし、測定部１０１が測定している加速度の時系列データの分散値を用いる。計測開始時刻から加速度データのサンプリング毎に１ずつ増加する正の整数をｉとする（ｉ＝１，２，…）。例えば、ｉ番目のサンプリング時間ｔ_iにおいて測定部１０１より得られた加速度ノルムの値をａ_i、母集団を時系列の５０点の加速度データ、平均をＡ_i、分散値をＳ_i ²としたとき、以下のように表される。

分散値Ｓ_i ²が一定の大きさを超える場合は、意識的な体動が生じたものと捉えることができ、前かがみ等の姿勢を目的に応じて一時的にとった可能性が高い。このため、この場合は、場合分け（ｉｉｉ）〜（ｖｉ）であっても、被測定者が起床状態にあると判断し、起床として分類する。例えば、（ｉｉｉ）−（ｖｉ）を満たし、かつＳ_i ²≧０．０１を満たした場合は、起床状態とする。一方、Ｓ_i ²≧０．０１を満たさず、（ｉｉｉ）−（ｖｉ）を満たした場合は、臥床状態とする。

活動状態判定部１０５は、上記のように判定された起床状態と臥床状態とに応じて、次に示す状態関数ｆ_iによる演算を行い、ｉ番目のサンプリング時間ｔ_iにおける状態を、起床状態を示す１か、臥床状態を示す−１を出力する。

ｆ_i＝１（起床と判定した場合）
ｆ_i＝−１（臥床と判定した場合）

活動状態判断部１０６は、活動状態判定部１０５が求めた活動状態の時系列において、活動状態が起床状態および臥床状態のうちの一の状態から他の状態に遷移した後に他の状態が予め規定された規定時間継続したら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと判断し、他の状態が規定時間継続しなかったら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移しなかったと判断する。

前述した活動状態判定部１０５で判定した臥床状態には、誤判定が残存する可能性がある。例えば、寝返りを打った際など、無意識に体動が一定値を超えた場合に、活動状態判定部１０５の判定に誤判定が生じうる。この誤判定の抑止を、活動状態判断部１０６において行う。この方法として、過去の履歴を参照により、姿勢判定の切り替わり（状態の遷移）時において、不感帯として予め規定された規定時間を設けることで誤判定を抑止する。これにより、活動状態判定の更なる精度向上が可能である。

活動状態判断部１０６は、例えば、活動状態判定部１０５から出力された状態関数ｆ_iの値から、次の様な手法により、サンプリング時刻ｉ番目の状態関数からこれよりα番戻ったサンプリング時刻ｉ−αまでの各状態関数を用い、関数ｇ_iを算出する。ここで、αは０もしくは正の整数とする。

ｇ_i＝ｆ_i（ｆ_i＝ｆ_i-1＝・・・＝ｆ_i-αのとき）
ｇ_i＝ｇ_i-1（ｆ_i＝ｆ_i-1＝・・・＝ｆ_i-αが成立しない、すなわちｆ_iからｆ_i-αにおいて１つでも等号が成立しないとき）

例えば、ｇ₁＝ｆ₁とし、また、α＝５００とする。なお、データ数が５００に満たない場合は、αはデータ個数と同じ値とする。測定部１０１におけるサンプリングレートを２５Ｈｚとすると、ｇ_i＝ｆ_iが成立するのは、最短で計測開始から２０［秒］（＝５００／２５）が経過した後となる。α＝５００とした場合、ｆ_iの切り替わりは、切り替わった後の状態のまま２０秒間連続しなければ、ｇ_iに反映されない。このように、活動状態判断部１０６では、上述した時間（２０秒）を規定時間とし、遷移した後の活動状態が規定時間継続した場合は、活動状態の遷移がなされたものとする。

時刻補正部１０７は、活動状態の時系列の中で、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと活動状態判断部１０６により判断された時刻について、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと活動状態判断部１０６により判断された時刻から規定時間戻した時刻を、活動状態が一の状態から他の状態に遷移した遷移時刻とする。

これは、活動状態判断部１０６により補正された活動状態においては、起床状態と臥床状態との遷移の時刻が、規定時間ずれる（遅れる）からである。上述した例では、起床状態から臥床状態への遷移の時刻が２０秒遅延することになる。従って、時刻補正部１０７は、規定時間を遅延時間とし、活動状態判断部１０６の出力を補正する。時刻補正部１０７は、例えば、時系列に求められている活動状態判断部１０６の出力ｇ_iのタイムスタンプを２０秒早めたｇ’_i＝ｇ_i+αを出力する。

次に、図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃ、図２Ｄを用いて実施の形態１における効果について説明する。図２Ａ、図２Ｂは、活動状態を示すｆ_iの時系列の変化を示している。また、図２Ｃ、図２Ｄは、補正された活動状態を示すｇ_iの時系列の変化を示している。

図２Ａは、正解となるべき正しいｆ_iであり、１が起床状態、−１が臥床状態である。これに対し、実際の測定では、図２Ｂに示すように、誤判定が発生する。図２Ｂに示す誤判定が発生しているｆ_iの時系列変化に対し、活動状態判断部１０６により補正を行うと、図２Ｃに示すように、誤判定が補正されたｇ_iが得られる。

ただし、図２Ｃに示すｇ_iの時系列変化においては、起床状態と臥床状態との切り替わりの時刻が、規定時間遅れている。この遅れを時刻補正部１０７により補正することで、図２Ｄに示すように、図２Ａにおけるｆ_iの時系列変化と同じｇ’_iの時系列変化が得られ、実際に即した活動状態が得られることが分かる。なお、計測の終了などによりｇ_iが更新されなくなった場合は、ｇ’_iを求められない期間が生じるが、この場合は代替値としてデータの欠落を防ぐためにｇ’_i＝ｇ_iとすればよい。

次に、図３および図４を用いて計測を２４時間実施した場合の実施の形態１の効果を示す。ｇ’_iは計算に用いるビットを節約するため−１を０に変換した。従来技術で行われる姿勢算出に相当する活動状態判定部１０５の出力では、図３に示すように、瞬時的な姿勢変動により判定値が散逸しており、電子機器の扱いに不慣れな一般利用者にとって結果の理解は困難を伴う。なお、図３において、縦軸の１は、左半身が上向きの状態である。また、図３の縦軸の２は、右半身が上向きの状態である。また、図３の縦軸の３は、うつ伏せの状態である。また、図３の縦軸の４は、仰向けの状態である。

これに対し、実施の形態１によれば、活動状態判断部１０６および時刻補正部１０７により補正されるため、図４に示すように、起床状態と臥床状態とが一目で識別可能な出力が得られ、状態が容易に把握可能となる。

実施の形態１によれば、体動の大きさに加え、不感帯を設けた補正と、この補正による遅延の補正とを行い、瞬時的な体位の変化による擾乱を除くようにしたので、被測定者の過ごす２４時間を起床期間と臥床期間とに識別することが可能となり、被測定者の活動状態を適切に把握することができる。

上述した実施の形態１における活動状態解析装置を用いた活動状態解析方法は、以下の工程を含む。まず、測定部１０１により被測定者の動作における加速度を測定する（第１工程）。例えば、測定部１０１により、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を周期的に例えば、２５Ｈｚのサンプリングレートで測定することで、加速度の時系列を得る。次に、測定部１０１（第１工程）で測定した加速度より、傾斜算出部１０２が、被測定者の上体の傾斜の角度を求める（第２工程）。次に、傾斜算出部１０２（第２工程）で求めた傾斜の角度より、姿勢決定部１０３が、被測定者の姿勢を決定する（第３工程）。

次に、測定部１０１（第１工程）で測定した加速度より、体動算出部１０４が被測定者の体動の大きさを求める（第４工程）。次に、姿勢決定部１０３（第３工程）で決定した姿勢および体動算出部１０４（第４工程）で算出した体動の大きさより、活動状態判定部１０５が、被測定者の活動状態が起床状態（第１状態）か臥床状態（第２状態）かを判定する（第５工程）。

次に、活動状態判断部１０６が、活動状態判定部１０５（第５工程）で求めた活動状態の時系列において活動状態が起床状態および臥床状態のうちの一の状態から他の状態に遷移した後に他の状態が予め規定された規定時間継続したら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移したと判断し、他の状態が規定時間継続しなかったら、活動状態が一の状態から他の状態に遷移しなかったと判断する（第６工程）。

次に、活動状態の時系列の中で、活動状態判断部１０６（第６工程）により一の状態から他の状態に遷移したと判断された時刻については、この時刻から規定時間戻した時刻を、活動状態が一の状態から他の状態に遷移した遷移時刻とする（第７工程）。

なお、上述した実施の形態１における活動状態解析装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央演算処理装置）と主記憶装置と外部記憶装置とネットワーク接続装置となどを備えたコンピュータ機器であり、主記憶装置に展開されたプログラムによりＣＰＵが動作することで、上述した各機能が実現される。また、各機能は、複数のコンピュータ機器に分散させるようにしてもよい。

次に、実施の形態１における活動状態解析装置を用いたシステムについて説明する。例えば、図５に示すように、被測定者２０１の体幹にセンサ端末２０２を装着し、センサ端末２０２で測定された結果を、中継端末２０３を中継して外部端末２０４に送信する。センサ端末２０２における加速度の検出方向Ｘは、被測定者２０１の身体の左右方向に並行に配置される。センサ端末２０２における加速度の検出方向Ｙは、被測定者２０１の身体の前後方向に並行に配置される。センサ端末２０２における加速度の検出方向Ｚは、被測定者２０１の身体の上下方向に平行に配置される。

センサ端末２０２は、図６に示すように、加速度センサ３０１、検出部３０２、記憶部３０３，解析部３０４、送信処理部３０５，通信インタフェース３０６を備える。中継端末２０３は、通信インタフェース３１１、受信処理部３１２、記憶部３１３、解析部３１４、送信処理部３１５、通信インタフェース３１６を備える。外部端末２０４は、通信インタフェース３２１、受信処理部３２２、記憶部３２３、解析部３２４、制御部３２５、動作装置３２６を備える。

加速度センサ３０１は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を計測する。検出部３０２は、加速度センサ３０１で計測されたアナログ加速度信号を所定のサンプリングレートでデジタル加速度データに変換して出力する。上述した実施の形態における測定部１０１が、加速度センサ３０１に対応する。記憶部３０３は、検出部３０２でデジタル化された加速度データを記憶する。解析部３０４は、記憶部３０３に記憶された加速度データなどをもとに、活動状態を求める。前述した実施の形態における傾斜算出部１０２、体動算出部１０４、姿勢決定部１０３、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７が、解析部３０４に含まれる。

送信処理部３０５は、記憶部３０３に記憶された加速度データなどを、通信インタフェース３０６を通じて中継端末２０３へ送信する。通信インタフェース３０６は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）、第３世代移動通信システム、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線データ通信規格に対応した演算インタフェースおよびアンテナから構成されている。

中継端末２０３は、センサ端末２０２から送信されたデータを受信する通信インタフェース３１１と、受信処理部３１２と、記憶部３１３と、解析部３１４と、送信処理部３１５と、外部端末２０４へデータを送信する通信インタフェース３１６とから構成される。

外部端末２０４は、中継端末２０３から送信されたデータを受信する通信インタフェース３２１と、受信処理部３２２と、記憶部３２３と、解析部３２４と、解析されたデータに基づき動作する動作装置３２６へ動作命令を指示する制御部３２５とを備える。

制御部３２５は、記憶部３２３に記憶されている情報を元に、動作装置３２６に被測定者を支援するような動作を実施させる。

動作装置３２６は、映像出力装置（モニタ等）、音声出力装置（スピーカ、楽器等）、光源（LED: Light Emitting Diodeや電球）、アクチュエーター（振動子やロボットアーム、電気治療器）、温熱機器（ヒータやペルチェ素子）などである。

センサ端末２０２の解析部３０４、中継端末２０３の解析部３１４、外部端末２０４の解析部３２４は、すべてではなく、いずれか１つもしくは２つのみが備えられている構成としてもよい。また、実施の形態１における活動状態解析方法の各工程に応じ、解析部３０４，解析部３１４，解析部３２４に解析処理を分散させてもよい。

図２Ｄに示したｇ’_iによる結果は、外部端末２０４における動作装置３２６において提示される。また動作装置３２６は、上述した活動状態解析結果を提示するのみならず、活動状態の切り替わりが生じた際などに、被測定者または外部端末２０４の利用者に、音、振動、接触、熱、冷気などにより合図を促すことで、活動状態の変化を通知する。

［実施の形態２］
次に、本発明の実施の形態２について、図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態２における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。この活動状態解析装置は、まず、測定部１０１、傾斜算出部１０２、姿勢決定部１０３、体動算出部１０４、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７を備える。これらの構成は、前述した実施の形態１と同様である。

実施の形態２における活動状態解析装置は、上述した構成に加え、歩調算出部１０８および歩行期間特定部１０９を備える。

歩調算出部１０８は、測定部１０１が測定した加速度より被測定者の歩調を求める。歩調算出部１０８は、測定部１０１により測定されている加速度の時系列データより被測定者の歩調を求める。例えば、静止中の加速度はほぼ１Ｇであるが、歩行状態や走行状態における加速度時間変化は、１Ｇを中心とした振動波形を示す特徴がある。この特徴を用い、下限閾値と上限閾値をそれぞれ０．９Ｇ、１．１Ｇとし、得られる加速度の時系列データより、下限閾値を下回るタイミングまたは上限閾値を上回るタイミングを検出し、当該２回のタイミング検出を例えば１秒以内に生じた場合に歩行動作が発生したものとして１歩とカウントする。また、このカウントが単位時間に何回生じたか換算することで歩調（ｓｐｍ）を求めることができる（特許文献１参照）。

歩行期間特定部１０９は、歩調算出部１０８が求めた被測定者の歩調より、時刻補正部１０７で補正された遷移時刻で規定された起床状態（第１状態）の期間のうち被測定者が歩行していた歩行状態の期間を特定する。例えば、歩行期間特定部１０９は、起床している期間の中より、歩調算出部１０８で測定されている歩調が１５ｓｐｍを超える期間を歩行状態の期間とする。なお、実施の形態２では、走行も歩行に含めて扱う。

実施の形態２における活動状態解析方法は、前述した実施の形態１における活動状態解析装置を用いた活動状態解析方法の工程に、以下の工程が加わる。

まず、測定部１０１（第１工程）で測定した加速度より、歩調算出部１０８が被測定者の歩調を求める（第８工程）。次に、歩行期間特定部１０９が、歩調算出部１０８（第８工程）で求めた被測定者の歩調より、時刻補正部１０７（第７工程）で補正された遷移時刻で規定された起床状態の期間中より、被測定者が歩行していた歩行状態の期間を特定する（第９工程）。

上述した実施の形態２によれば、図８に示すように時系列的に活動状態が得られる。図８に示すように、歩行期間特定部１０９は、歩行状態として２を出力する。なお、図８の（ｂ）は、図８の（ａ）における一部を拡大して示している。実施の形態２によれば、図８に示すように、歩行状態が独立して示されるようになる。このように、実施の形態２によれば、単に起床していただけではなく、例えば、歩行頻度が高かった期間が一目で把握できる。

［実施の形態３］
次に、本発明の実施の形態３について、図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態３における活動状態解析装置の構成を示す構成図である。この活動状態解析装置は、まず、測定部１０１、傾斜算出部１０２、姿勢決定部１０３、体動算出部１０４、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７を備える。これらの構成は、前述した実施の形態１と同様である。

実施の形態３における活動状態解析装置は、上述した構成に加え、心電計側部１１１、心拍算出部１１２、統計値算出部１１３を備える。心電計側部１１１、心拍算出部１１２により、生体情報計測部が構成されている。

心電計側部１１１は、被測定者の心臓の電気的な情報（心電位）を計測する。心拍算出部１１２は、心電計側部１１１が計測した計測値から心拍間隔（ＲＲＩ）および心拍数の少なくとも１つを算出する。実施の形態３では、心拍間隔および心拍数を、生体情報として求めている。

統計値算出部１１３は、心拍算出部１１２が求めた心拍間隔および心拍数の少なくとも１つの平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を求める。統計値算出部１１３は、時刻補正部１０７で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて統計値を求める。統計値算出部１１３は、時刻補正部１０７で補正された活動状態における臥位や起床などの状態毎に、上記統計値を求める。

実施の形態３における活動状態解析方法は、前述した実施の形態１における活動状態解析装置を用いた活動状態解析方法の工程に、以下の工程が加わる。

まず、被測定者の生体情報を計測する（第１０工程）。より詳細には、心電計側部１１１で被測定者の心臓の電気的な活動を計測し、心拍算出部１１２が、心電計側部１１１で計測した計測値から心拍間隔および心拍数の少なくとも１つを算出して生体情報とする。次に、統計値算出部１１３が、心拍算出部１１２で求めた心拍間隔および心拍数の少なくとも１つの平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、第７工程で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて求める（第１１工程）。

上述した実施の形態３によれば、図１０に示すように時系列的に統計値が把握できる。図１０には、活動状態として起床状態（黒丸）および臥床状態（黒四角）を示している。また、図１０には、これらの状態における心拍数の統計値を示している。統計値として、平均値を黒丸または黒四角の点で示し、上側のエラーバーを最大値、下側のエラーバーを最小値としている。

このように、日にち毎に活動状態に基づいた解析が可能となり、長期的な計測を行うことで疾病の回復兆候、季節の変化が身体に与える負荷、運動習慣による体調の変化などを活動状態に基づいて容易に把握することができる。また、上述した結果をフィードバックすることで、生活習慣調査や生活習慣改善に貢献することができる。

ところで、心拍数に代えて運動強度を用いるようにしてもよい。例えば、図１１に示すように、運動強度算出部１１４を設け、心拍算出部１１２で算出された心拍数から運動強度を算出する。運動強度は、（測定された心拍数−被測定者の安静時心拍数）÷（被測定者の最大心拍数−安静時心拍数）により求めればよい（非特許文献３参照）。なお、被測定者の最大心拍数は、２２０引く被測定者の年齢とすればよい。また、被測定者の安静時心拍数は、６０とすればよい。また、被測定者の最大心拍数および被測定者の安静時心拍数は、予め実測しておいてもよい。例えば、安静時心拍数は、被測定者が安静に座っている期間の心拍数を用いればよい。また、前日の臥床期間や、前日の夜間（０時―５時）の臥床期間の心拍数から平均値や中央値、最小値を求めて、これを安静時心拍数としてもよい。

統計値算出部１１３ａは、運動強度算出部１１４が求めた運動強度の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を求める。統計値算出部１１３ａは、時刻補正部１０７で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて上述した統計値を求める。統計値算出部１１３ａは、時刻補正部１０７で補正された活動状態における臥位や起床などの状態毎に、上記統計値を求める。

この場合の活動状態解析方法は、前述した実施の形態１における活動状態解析装置を用いた活動状態解析方法の工程に、以下の工程が加わる。

まず、心電計側部１１１で被測定者の心臓の電気的な活動を計測する（第１０工程）。次に、心拍算出部１１２が、心電計側部１１１（第１０工程）で計測した計測値から心拍数を算出する（第１１工程）。次に、運動強度算出部１１４が、心拍算出部１１２（第１１工程）で求めた心拍数から運動強度を算出する（第１２工程）。次に、統計値算出部１１３が、運動強度算出部１１４（第１２工程）で求めた運動強度の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、第７工程で補正された遷移時刻で規定された活動状態に基づいて求める（第１３工程）。

このように、運動強度について時系列的に統計値を把握することによっても、前述同様に、日にち毎に活動状態に基づいた解析が可能であり、長期的な計測を行うことで疾病の回復兆候、季節の変化が身体に与える負荷、運動習慣による体調の変化などを活動状態に基づいて容易に把握することができる。また、上述した結果をフィードバックすることで、生活習慣調査や生活習慣改善に貢献することができる。

また、生体情報は、被測定者の脈拍の物理的な収縮を計測する脈拍計側部により計測される心拍数であってもよい。また、生体情報は、被測定者の身体のインピーダンスを計測することで呼吸状態を計測するインピーダンス計側部で計測される呼吸状態であってもよい。また、生体情報は、被測定者の血圧を計測する血圧計側部で計測される血圧であってもよい。また、生体情報は、被測定者の体温を計測する体温計側部で計測される体温であってもよい。また、生体情報は、被測定者の筋電を計測する筋電計側部で計測される筋電であってもよい。また、生体情報は、被測定者の体重を計測する体重計側部で計測される体重であってもよい。

また、生体情報は、被測定者の消費カロリーを計測するカロリー計側部で計測される消費カロリーであってもよい。また、生体情報は、被測定者の活性や睡眠活動を脳波計や加速度センサにより計測する活性度計側部で計測される活性や睡眠活動であってもよい。また、生体情報は、被測定者の発汗を計測する発汗計側部で計測される発汗であってもよい。

［実施の形態４］
次に、本発明の実施の形態４について、図１２を用いて説明する。この活動状態解析装置は、まず、測定部１０１、傾斜算出部１０２、姿勢決定部１０３、体動算出部１０４、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７、歩調算出部１０８、および歩行期間特定部１０９を備える。これらの構成は、前述した実施の形態２と同様である。

実施の形態４における活動状態解析装置は、上述した構成に加え、データ調整部１１５を備える。データ調整部１１５は、時系列に得られている起床状態（第１状態）、臥床状態（第２状態）からなる時系列に得られている活動状態のデータを、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングする。実施の形態４では、歩行状態も活動状態に含める。活動状態のデータは、時刻補正部１０７によって時刻補正された時系列で、活動状態判定部１０５により判定され、活動状態判断部１０６により補正された起床状態，臥床状態、および歩行期間特定部１０９により特定された歩行状態のデータから構成されたものである。データ調整部１１５によりダウンサンプリングすることで、活動状態のデータ数を間引いて減らすことができる。

データ調整部１１５は、例えば１秒毎のデータを１分毎にダウンサンプリングする。このダウンサンプリング処理において、データ調整部１１５は、歩行、起床、臥床に優先度をつけ、歩行を優先する。

データ調整部１１５は、例えば１秒毎に得られている活動状態のデータを１分間分（６０点）保持する。次に、データ調整部１１５は、保持している１分間の期間内に連続して６秒間（６点）が継続して歩行と判定した場合、ダウンサンプリング後の１点のデータを歩行と決定する。なお、判断のための継続時間は、６秒に限るものではない。ただし、６秒間は、健常者であれば１０歩程度、高齢患者であれば６歩程度の歩行に必要な時間であり、わずかに横にずれたような軽微な歩行は排除できるため適切である。歩行の状態が６秒間の連続して得られない場合、データ調整部１１５は、起床か臥床かのうち１分間に含まれる時間の長い方をダウンサンプリング後の１点のデータとして採用する。起床と臥床の点数（時間）が同じ場合、データ調整部１１５は、起床を優先する。

実施の形態４における活動状態解析方法は、前述した実施の形態２における活動状態解析装置を用いた活動状態解析方法の工程に、次の工程が加わる。データ調整部１１５が、時系列で得られている活動状態のデータをダウンサンプリングする。

実施の形態３における効果について、図１３Ａ，図１３Ｂ，図１３Ｃを用いて説明する。図１３Ａは、ダウンサンプリング前の活動状態の時系列データである。図１３Ｂは、データ調整部１１５により、１分毎にダウンサンプリングされた結果である。図１３Ｃは、１秒毎のデータに対して機械的に６０回に一回の頻度でデータ抽出したダウンサンプリング結果である。

歩行は、起床や臥床と異なり、被測定者の体力を要する。従って、歩行状態は、連続性が乏しい。このため、機械的にダウンサンプリングすると、図１３Ｃに示すように、歩行の情報が欠落してしまいう場合が発生する。図１３Ｃに示す結果は、図１３Ａとの比較で分かるように、歩行状態が欠落している。

一方、実施の形態３によれば、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングするので、図１３Ｂに示すように、歩行状態の欠落を低減した状態でダウンサンプリングすることができる。この結果、実施の形態３によれば、時系列に得られている活動状態のデータを効率よく使用することができ、また、データを提示する際にＣＰＵやメモリのリソース圧迫を回避することができる。

［実施の形態５］
次に、本発明の実施の形態５について、図１４を用いて説明する。この活動状態解析装置は、まず、測定部１０１、傾斜算出部１０２、姿勢決定部１０３、体動算出部１０４、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７、歩調算出部１０８、歩行期間特定部１０９、およびデータ調整部１１５を備える。これらの構成は、前述した実施の形態４と同様である。

実施の形態５における活動状態解析装置は、上述した構成に加え、データ追加調整部１１６を備える。データ追加調整部１１６は、データ調整部１１５から出力される活動状態の時系列データを、各状態に優先度を付けて更にダウンサンプリングする。実施の形態５においても、歩行状態を活動状態に含める。活動状態のデータは、時刻補正部１０７によって時刻補正された時系列で、活動状態判定部１０５により判定され、活動状態判断部１０６により補正された起床状態，臥床状態、および歩行期間特定部１０９により特定された歩行状態のデータから構成されたものである。データ調整部１１５によりダウンサンプリングした活動状態のデータを、データ追加調整部１１６により更にダウンサンプリングすることで、活動状態のデータ数を更に間引いて減らすことができる。

データ追加調整部１１６は、例えば、データ調整部１１５により１分ごととされた活動状態のデータに対し、３０分毎にダウンサンプリングし、時系列に３０点ごとに１点抽出を行う。このように再度ダウンサンプリングを実施するとき、データ追加調整部１１６は、１０点以上歩行が含まれていればこれを優先し、この部分は、３０分にダウンサンプリングされた結果において歩行状態とする。これは、期間の３分の１程度は歩行をしていれば、歩行を履歴として残すことがライフログとして直感的に叶っているためである。歩行が含まれていない場合は、起床か臥床のうち発生頻度の多い方を優先する。

本実施の形態による効果を図１５Ａ、図１５Ｂ，図１５Ｃを用いて説明する。図１５Ａは、データ調整部１１５およびデータ追加調整部１１６によりダウンサンプリングする前の活動状態の時系列データである。図１５Ｂは、データ調整部１１５により１分ごとにダウンサンプリングした後、データ追加調整部１１６で３０分ごとに再度ダウンサンプリングした結果である。図１５Ｃは、データ調整部１１５で、３０分毎にダウンサンプリングした結果である。

図１５Ｂと図１５Ｃにおいて、ほとんど同様の抽出結果が得られた。データ追加調整部１１６で３０分ごとに再度ダウンサンプリングする場合、１分毎にダウンサンプリングしてある（間引いた）ものを３０分毎にダウンサンプリングする（間引く）ので軽い演算で済む。これに対し、データ調整部１１５で、３０分毎にダウンサンプリングする場合、１秒毎のデータを３０分溜め込まなければならず、リアルタイムに動作させる際に、演算処理に負荷をかける（ＣＰＵやメモリを圧迫する）。実施の形態５によれば、人間の直感に合った形で、負荷の少ない演算によってダウンサンプリングが実現できる。

［実施の形態６］
次に、本発明の実施の形態６について、図１６を用いて説明する。この活動状態解析装置は、まず、測定部１０１、傾斜算出部１０２、姿勢決定部１０３、体動算出部１０４、活動状態判定部１０５、活動状態判断部１０６、時刻補正部１０７を備える。これらの構成は、前述した実施の形態１と同様である。実施の形態５における活動状態解析装置は、上述した構成に加え、データ調整部１１７およびデータ追加調整部１１８を備える。

データ調整部１１７は、時系列に得られている起床状態（第１状態）、臥床状態（第２状態）からなる時系列に得られている活動状態のデータを、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングする。データ調整部１１７は、例えば１秒毎のデータを１分毎にダウンサンプリングする。このダウンサンプリング処理において、データ調整部１１７は、起床および臥床に優先度をつけ、起床と臥床の点数（時間）が同じ場合、データ調整部１１７は、起床を優先する。

データ追加調整部１１８は、データ調整部１１７から出力される活動状態の時系列データを、各状態に優先度を付けて更にダウンサンプリングする。

活動状態のデータは、時刻補正部１０７によって時刻補正された時系列で、活動状態判定部１０５により判定され、活動状態判断部１０６により補正された起床状態，臥床状態から構成されたものである。データ調整部１１７およびデータ追加調整部１１８によりダウンサンプリングすることで、活動状態のデータ数を間引いて減らすことができる。

例えば、入院の手術直後など、ほぼ歩けない状況においては、歩行の判定は不要である。また、重力に身を任せる臥床と、重力に抗して起き上がる起床では、身体負荷が異なるため、起床と臥床のみに着目する用途も考えられる。このような場合は、上述したように、時系列に得られている起床状態および臥床状態を対象とし、活動状態のデータ数を間引いて減らすようにすればよい。

以上に説明したように、本発明によれば、体動算出部が求めた体動の大きさに加え、活動状態判断部で不感帯を設けて補正を行い、この補正による遅延の補正を時刻補正部で行うようにしたので、生活習慣に着目した被測定者の活動状態をより正確に計測できるようになる。

なお、本発明は以上に説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で、当分野において通常の知識を有する者により、多くの変形および組み合わせが実施可能であることは明白である。例えば、実施の形態２と実施の形態３とを組み合わせるようにしてもよいことは、言うまでもない。また、第１状態が立位状態であり、第２状態が座位状態であってもよい。

１０１…測定部、１０２…傾斜算出部、１０３…姿勢決定部、１０４…体動算出部、１０５…活動状態判定部、１０６…活動状態判断部、１０７…時刻補正部。

Claims (14)

1. 被測定者に装着されて加速度を測定する測定部と、
   前記測定部が測定した加速度より前記被測定者の上体の傾斜の角度を求める傾斜算出部と、
   前記傾斜算出部が求めた前記傾斜の角度より前記被測定者の姿勢を決定する姿勢決定部と、
   前記測定部が測定した加速度より前記被測定者の体動の大きさを求める体動算出部と、
   前記姿勢決定部が決定した前記姿勢および前記体動算出部が算出した前記体動の大きさより、前記被測定者の活動状態が第１状態か、前記第１状態とは異なる第２状態かを判定する活動状態判定部と、
   前記活動状態判定部が求めた前記活動状態の時系列において前記活動状態が前記第１状態および前記第２状態のうちの一の状態から他の状態に遷移した後に前記他の状態が予め規定された規定時間継続したら、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移したと判断し、前記他の状態が前記規定時間継続しなかったら、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移しなかったと判断する活動状態判断部と、
   前記活動状態の時系列の中で、前記活動状態判断部により、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移したと判断された時刻について、遷移したと判断された時刻から前記規定時間戻した時刻を、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移した遷移時刻とする時刻補正部と
   を備えることを特徴とする活動状態解析装置。
2. 請求項１記載の活動状態解析装置において、
   前記測定部は、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定する
   ことを特徴とする活動状態解析装置。
3. 請求項１または２記載の活動状態解析装置において、
   前記測定部が測定した加速度より前記被測定者の歩調を求める歩調算出部と、
   前記歩調算出部が求めた前記被測定者の歩調より、前記時刻補正部で補正された遷移時刻で規定された前記第１状態の期間のうち前記被測定者が歩行していた歩行状態の期間を特定する歩行期間特定部と
   を備えることを特徴とする活動状態解析装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の活動状態解析装置において、
   時系列に得られている前記第１状態、前記第２状態からなる前記活動状態のデータを、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングするデータ調整部を更に備えることを特徴とする活動状態解析装置。
5. 請求項４記載の活動状態解析装置において、
   前記データ調整部から出力される前記活動状態の時系列データを、各状態に優先度を付けてダウンサンプリングするデータ追加調整部を更に備えることを特徴とする活動状態解析装置。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の活動状態解析装置において、
   前記被測定者の生体情報を計測する生体情報計測部と、
   前記生体情報計測部が計測した生体情報の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、前記時刻補正部で補正された遷移時刻で規定された前記活動状態に基づいて求める統計値算出部と
   をさらに備えることを特徴とする活動状態解析装置。
7. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の活動状態解析装置において、
   前記被測定者の心拍数を計測する心拍数計測部と、
   前記心拍数計測部が計測した心拍数から前記被測定者の運動強度を算出する運動強度算出部と、
   前記運動強度算出部が求めた運動強度の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、前記時刻補正部で補正された遷移時刻で規定された前記活動状態に基づいて求める統計値算出部と
   をさらに備えることを特徴とする活動状態解析装置。
8. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の活動状態解析装置において、
   前記第１状態は、前記被測定者が起床している起床状態であり、前記第２状態は、前記被測定者が臥床している臥床状態であることを特徴とする活動状態解析装置。
9. 被測定者の動作における加速度を測定する第１工程と、
   前記第１工程で測定した加速度より前記被測定者の上体の傾斜の角度を求める第２工程と、
   前記第２工程で求めた前記傾斜の角度より前記被測定者の姿勢を決定する第３工程と、
   前記第１工程で測定した加速度より前記被測定者の体動の大きさを求める第４工程と、
   前記第３工程で決定した前記姿勢および前記第４工程で算出した前記体動の大きさより前記被測定者の活動状態が第１状態か、前記第１状態とは異なる第２状態かを判定する第５工程と、
   前記第５工程で求めた前記活動状態の時系列において前記活動状態が前記第１状態および前記第２状態のうちの一の状態から他の状態に遷移した後に前記他の状態が予め規定された規定時間継続したら、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移したと判断し、前記他の状態が前記規定時間継続しなかったら、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移しなかったと判断する第６工程と、
   前記第６工程により、前記活動状態の時系列の中で、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移したと判断された時刻について、この判断がされた時刻から前記規定時間戻した時刻を、前記活動状態が前記一の状態から前記他の状態に遷移した遷移時刻とする第７工程と
   を備えることを特徴とする活動状態解析方法。
10. 請求項９記載の活動状態解析方法において、
    前記第１工程では、互いに直交するＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定する
    ことを特徴とする活動状態解析方法。
11. 請求項９または１０記載の活動状態解析方法において、
    前記第１工程で測定した加速度より前記被測定者の歩調を求める第８工程と、
    前記第８工程で求めた前記被測定者の歩調より、前記第７工程で補正された遷移時刻で規定された前記第１状態の期間のうち前記被測定者が歩行していた歩行状態の期間を特定する第９工程と
    を備えることを特徴とする活動状態解析方法。
12. 請求項９〜１１のいずれか１項に記載の活動状態解析方法において、
    前記被測定者の生体情報を計測する第１０工程と、
    前記第１０工程で計測した生体情報の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、前記第７工程で補正された遷移時刻で規定された前記活動状態に基づいて求める第１１工程と
    をさらに備えることを特徴とする活動状態解析方法。
13. 請求項９〜１１のいずれか１項に記載の活動状態解析方法において、
    前記被測定者の心拍数を計測する第１０工程と、
    前記第１０工程で計測した心拍数から前記被測定者の運動強度を算出する第１１工程と、
    前記第１１工程で求めた運動強度の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、７５％水準値、２５％水準値の少なくとも１つを含む統計値を、前記第７工程で補正された遷移時刻で規定された前記活動状態に基づいて求める第１３工程と
    をさらに備えることを特徴とする活動状態解析方法。
14. 請求項９〜１３のいずれか１項に記載の活動状態解析方法において、
    前記第１状態は、前記被測定者が起床している起床状態であり、前記第２状態は、前記被測定者が臥床している臥床状態であることを特徴とする活動状態解析方法。